中国四元经济下的人口迁移——理论、现状和实证分析
中国四元经济下的人口迁移——理论、现状和实证分析
【英文标题】The china's population transfer under the four-dimensioneconomyZHU Nong(The School of Business,Wuhan University,Wuhan,Hubei Province,430072)
【作者】朱农
【作者简介】朱农(1962-)，男，湖北武汉市人，武汉大学商学院副教授，博士。研究方向为人口迁移，劳动力转移，城市化，工程移民等。武汉大学商学院，湖北武汉430072
【内容提要】本文从发展经济学中刘易斯、托达罗等人的基本理论出发，结合中国的农业剩余劳动力转移的特点，提出了理论假设：中国的劳动力转移是在传统农业、农村非农行业、城市正规行业和城市非正规行业这个四部门下进行的。利用Logit模型的一个推广，结合1990年和1995年中国省际人口迁移数据，本文采用回归分析的方法，对以上假设进行了检验；讨论了城市正规部门、城市非正规部门和农村非农业部门对中国农村剩余劳动力转移中的贡献，以及外向型经济、失业、收入、人口规模、人口密度、距离诸
作用，因农村体制改革成功而从土地上释放出来的农村剩余劳动力开始以各种方式自发地向城市迁入，由此在中国出现了大规模的乡城人口迁移。
在人口由乡村向城市迁移过程中，最引人注目的是迁移者在城市中的就业问题。托达罗(Todaro)在其著名的理论中，首次论述了迁移与城市失业的关系，指出在许多发展中国家，由于农村移民一般较难直接进入城市正规部门，通常首先进入非正规部门作为一种就业的过渡形式。其后的许多研究都进一步证实了非正规行业在过渡经济(economy of transition)的劳动力市场中的重要地位，并且在不同的国家表现出不同的特征[2]。
中国城市中的非正规部门的状况如何？很多研究都已证实了这类部门的存在，并指出了它在中国的发展特点：(1)大部分流入城市的农村剩余劳动力首先是以城市暂住人口的身份在非正规部门就业，从事一些繁重的体力劳动（注：根据国家统计局提供的《1990年人口普查1%抽样数据库》计算，由农村迁入城市在业暂住人口的
前十位职业依次为：(1)瓦工、抹灰工(2)个体流动小商贩(3)装卸搬运工(4)采矿、采石工(5)家具、营建木工(6)零售商(7)餐馆服务员(8)缝纫、缝制工人(9)旅馆服务员(10)织布工）。(2)由于某些制度性的因素，城市劳动力市场具有分割性，也就是说乡村迁入人口一般很难在正规部门就业，而只能从事一些城市人所不愿意干的险、脏、累活，以满足城市对低层次劳动岗位的需求[3]。(3)乡村迁入者的社会经济地位主要取决于其身份（如户口类型），而不取决于其就业部门。有很大一部分乡城迁入人口是在正规部门就业，但从事的却是最低层次的工作，如清洁工、搬运工等，因此有的学者用“非正规劳动力市场”一词代替“非正规部门”来描述这种状况[4]。(4)与某些发展中国家相比，中国“非正规劳动力市场”中的就业者的劳动、收入和生活状况要好得多[5]。
在中国，城市由于实行各种福利待遇和充分就业政策，城市部门自身面临的显性失业和隐性失业问题已经相当严重，尽管农村存在庞大数量的边际劳动生产率近于零的劳动力供给，城市现代部门却无法吸收。在农业劳动力转移的过程中，农村推力巨大，而城市拉力却远远不足。在
这种情况下，滞留农村的广大农民利用农产品价格调整等政策积累的农业剩余，根据市场的需求，在农村大力发展非农产业，在工农业产品比较利益悬殊的条件下谋求分享工业利益，于是形成了中国农村特有的农村非农化的浪潮。农村非农化是中国社会经济结构下一种特有现象，它的主要贡献在于为农业剩余劳动力的转移提供了一条新的途径。这种模式在20世纪80年代被概括为“离土不离乡”，并为中国政府所采纳，在很大程度上缓解了农业剩余劳动力对城市的巨大冲击。有的学者将这种在农业和城市工业之间成长起来的农村非农产业视为中国特有的一个新型部门。从这个意义上来说中国经济是一个四部门经济：农业、农村非农产业、城市正规行业和城市非正规行业[6]。
对外开放，出口导向型经济的发展，特别是外资的大量涌入，为中国的人口迁移（尤其是在沿海地区）提供了一种新的外部推动力量。外商直接投资主要集中于中、小规模经济和劳动密集型产业及加工业，从而促进了沿海地区中、小城市和农村工业化的发展，吸收了大量的农业剩余劳动力[7]。
总之，中国社会、经济发展的特殊性，使得中国的劳动力转移过程既不同于刘易斯的二元经济理论，又有别于托达罗的三部门模型。本文的目的在于研究中国人口迁移的决定因素，回答如下问题？(1)宏观因素如何影响人口迁移？(2)在影响人口迁移的因素中，何者为推力，何者为拉力？(3)城市工业、城市非正规行业和农村非农行业在人口迁移的过程中分别扮演什么角色？
二、实证分析
由于迁移与否是一个二向性(dichotomy)问题，计量经济学中因此常将迁移概率设置为1或0的虚拟变量(dummy variable)，Logit模型常用来处理这类问题[8]。以下将Logit模型应用于中国的省际迁移数据，分析影响中国人口迁移的宏观因素。
1.数据和分析模型
本文的数据有两个来源：一是1990年人口普查[9]，此次普查将迁移人口定义为1985～1990年间的跨县（市）的常住地变动，根据公布的统计数据，我们可得到一个1985～1990年间中国各省之间人口迁移流的矩阵，由于在1990年人口普查的西藏问卷中去掉了有关迁移的问
题，所以我们不得不在省际迁移的矩阵中删去西藏。在剩下的29个省中，对于给定的某个省的迁出者，可能有28个省作为跨省迁移的目的地，因此，我们有29乘以28共812个观察值。另一个数据来源是1995年1%全国人口抽样调查[10]，此次调查的问卷与1990年人口普查的问卷相似，只是将迁移的口径定为1990～1995年间跨乡（镇、街道）的常住地变动。这个口径的变化导致了省内迁移人数的大幅度上升，但不影响省际迁移人口的分析。我们仍然可从公布的数据中得到一个1990～1995年间中国各省之间人口迁移流的矩阵，对于给定的某个省的迁出者，可能有29个省作为跨省迁移的目的地，因此，我们有30乘以29共870个观察值。从1990年的普查和1995年的抽样调查数据中，我们还可以得到1990年和1995年各省其他的人口数据，如总人口数、暂住人口数、失业率等。其他社会、经济指标来源于有关年份的《中国统计年鉴》。
纳拉耶内(Narayana)在其一项关于印度国内地区间人口迁移的研究中，在多重定类选择Logit回归（Multinominal logistic regression，以下简称MLR）的基础上，建立了一个对数线
